基于NSCT变换的多聚焦图像融合

近年来,图像融合研究发展迅速,已成为图像处理中一个重要的分支。图像融合是图像处理中重要应用部分,常用于多源传感器图像融合。本文研究了基于NSCT变换的多源图像融合。并与小波变换,contourlet变换进行了参数评价分析。分析表明利用NSCT变换比小波变换,contourlet变换得到的结果更优。     

基于NSCT变换的红外与可见光图像融合新算法

考虑红外与可见光图像的成像机理,提出把非下采样Contourlet变换用于该类图像融合的改进措施.先用NSCT变换在多尺度和多方向上去分解已经配准的图像,可以得到低频系数部分和高频系数部分;再对低频子代部分应用归一化局部方差的差和融合阈值比较的融合规则,对于高频方向子代部分则使用拉普拉斯能量和的能量取大的融合方法;最后把NSCT逆变换应用在高低频部分,输出最后的图像.通过对比实验可知,提出的新方法较传统的图像融合方法更能准确地反映所要研究的场景.     

非下采样Contourlet变换耦合锐度制约的遥感图像融合

当前多数遥感图像融合算法主要是依靠比值法选取全色图像或多光谱图像中的其中一个高频子带作为高频融合系数,忽略了另一个高频系数所包含的信息,易导致融合图像出现模糊以及光谱失真等不足.对此,本文提出了基于非下采样Contourlet变换与锐度制约模型的遥感图像融合算法.通过亮度-色调-饱和度(IHS)变换,获取多光谱图像的I,H,S分量,利用非下采样Contourlet变换对多光谱图像的I分量以及全色图像进行多尺度精细分解,得到相应的低频子带与高频子带;利用像素点邻域的像素值之差构造锐度制约模型,完成低频子带的融合.考虑多光谱图像中I分量与全色图像的高频子带特征,构造高频子带融合模型,完成高频子带的融合;将融合后的高频子带与低频子带通过非下采样Contourlet逆变换,输出融合图像的亮度分量珔I,将珔I与H,S分量进行IHS逆变换,形成最终的融合图像.仿真实验显示,与当前遥感图像融合方法相比,所提方法的融合图像具有更高的视觉质量,可保留更多的光谱以及边缘等图像细节信息.     

一种基于NSCT和对比度拉伸的红外与可见光图像融合算法

针对传统的红外与可见光图像融合算法所存在的边缘信息缺失等问题,提出了一种基于非下采样轮廓波变换和对比拉伸度的图像融合方法.首先,采用非下采样轮廓波对红外与可见光图像进行分解,得到高低频子带系数,采用"绝对值取大"和"窗口系数绝对值取大"的融合规则融合高频子带,低频子带采用改进的局部拉普拉斯能量的融合规则进行融合,经过N...     

IHS变换域的遥感图像NSCT融合算法

针对非采样Contourlet变换(NSCT)在多光谱图像与全色图像融合时复杂度较大的问题,提出一种IHS变换域的多光谱图像与全色图像NSCT融合算法.该算法首先对多光谱图像进行IHS变换,然后再将强度分量图像与全色图像进行基于NSCT的融合,得到新的强度分量,最后再做IHS逆变换得到融合图像.实验结果表明,将IHS变换与NSCT相结合,有效地减少了融合计算量.另外与小波变换、Contourlet变换、NSCT等多分辨率分析的遥感图像融合算法相比,该算法还有效地减少了融合图像的光谱扭曲,提高了融合图像的视觉效果.     

一种基于NSCT和图像融合的多视点图像编码方法

提出了一种基于相邻视点图像融合的多视点图像编码方法。该方法首先将多幅同一场景的多视点视频图像进行融合,得到一幅含有大部分信息的融合图像、边信息和视差矢量。之后对融合图像作基于NSCT的类SPIHT编,对边信息和视差矢量进行熵编码。该编码方案,通过图像融合,有效降低了多视点视频图像传输和存储过程中的信息量。解码后的图像视觉质量和实验结果表明,该方法能更有效地表示图像的边缘信息,获得比传统编码方法更高的峰值信噪比,具有实践意义。     

基于非下采样Contourlet变换耦合近似度规则的多聚焦图像融合算法

当前多聚焦图像融合算法主要通过单一的比值取大法来完成高频系数的融合,忽略了不同高频系数间的近似度,导致融合图像存在模糊效应与块效应等不足,采用非下采样Contourlet变换耦合近似度规则对多聚焦图像进行融合,来改善以上不足。利用非下采样Contourlet变换对图像进行多尺度、多方向的分解,获取图像的高、低频分解系数。利用图像的区域能量对低频系数的信息量进行度量,构造低频系数融合函数,用于低频系数融合。利用图像的平均梯度差值对不同高频系数的差异度进行度量,建立近似度规则,根据不同高频系数的近似度采用不同的融合方法获取融合高频系数。将融合后系数通过非下采样Contourlet逆变换获取最后融合图像。仿真表明,所提算法与当前多聚焦图像融合方法相比,融合的图像具有较好的质量。     

结合NSCT和区域特征的图像融合新算法

提出一种把非下采样Contourlet变换(NSCT)和区域特征相结合的图像融合新方法.该方法能够获取更好的空域和频域中的局部特征,同时提高融合图像的质量.用NSCT对已经配准的源图像在不同尺度和方向进行分解,低频子带分量采用区域平均能量和匹配度相结合的融合规则,高频子带分量使用改进的拉普拉斯能量和取大的融合规则.然后,利用逆NSCT变换对图像重构得到融合结果.实验结果表明,新方法优于其他三个常用的方法,且较好地保留图像的边缘和细节信息.     

基于NSCT与PCNN的自适应图像融合

提出了一种新的基于非下采样轮廓波(NSCT)和脉冲耦合神经网络(PCNN)相结合的自适应图像融合方法.对已经配准的源图像进行NSCT分解,得到低频子带系数和不同方向的高频子带系数.对NSCT分解的低频部分采用简单的加权平均融合规则;而高通子带系数,采用改进的拉普拉斯能量作为PCNN链接强度的方法.最后,对融合的系数进行NSCT逆变换得到融合图像.实验结果表明,本文算法明显优于其他几种方法,具有更好的融合性能,清晰度更高,是一种可行、有效的图像融合方法.     

基于非下采样contourlet变换的压缩感知图像重建

受传统采样定理限制,直接从信号采集系统得到高分辨率图像较困难,且信号获取过程会导致大量的采样数据.压缩感知理论指出可用特定测量矩阵将高维信号投影到低维空间上,求解数值优化问题准确重构原始信号,突破了传统采样定理的限制.传统压缩感知图像重建算法对所有系数测量,需进行多层小波变换保证图像质量,且小波捕捉方向信息有限,重建图像质量较差.故此提出采用非下采样contourlet变换(NSCT)做信号稀疏变换,并针对变换系数的特点,选择性的对系数测量,利用正交匹配追踪算法进行重构.实验结果表明,仅用单层NSCT变换可重建出高质量图像,克服传统算法需进行多层小波变换的缺点,降低采样和存储的数据量且重建的图像质量得到极大提升.     

一种基于非降采样Contourlet变换的遥感图像融合方法

给出了一种非降采样Contourlet变换和HIS变换相结合的遥感图像融合算法.非降采样Contourlet变换是一种平移不变的小波变换方法,且具有良好的方向选择性,其对图像做多分辨率分析得到的高频子带,有效地表达了图像中的细节特征信息.结合HIS变换,非降采样Contourlet变换将细节注入到多光谱图像得到的融合图像,不但具有较高的空间分辨率,而且有效保持了多光谱图像的光谱特征.实际的SPOT全色图像和TM多光谱波段融合结果表明,所提议方法的性能优于目前广泛使用的小波域方法如离散小波变换和A Trous小波变换以及Contourlet变换等融合方法.     

一种基于显著性的多尺度图像融合模型

提出一种基于显著性的多尺度图像融合模型. 先利用轮廓波变换将输入图像分解成子图序列, 然后计算每幅子图像的区域显著性, 并选取显著性大的参数作为最终融合参数, 最后通过反变换获得融合图像, 图像的显著性通过谱冗余法获得. 实验结果表明, 该方法较传统方法融合效果更好.     

基于小波-Contourlet变换的区域能量加权图像融合算法

为了消除Contourlet变换中拉普拉斯金字塔分解存在的信息冗余,提出了一种基于小波-Contourlet变换的图像融合算法.该算法采用了不同的窗口函数计算图像高频分量和低频分量的区域能量;以区域能量计算的归一化权值对各小波-Contourlet系数进行加权,得到融合小波-Contourlet系数.实验结果和均值、方差、熵与交叉熵等客观评价数据表明,在相同融合规则下,小波-Contourlet变换能够取得比Contourlet变换更好的结果;在相同变换条件下,基于不同窗口函数的区域能量融合规则的融合效果好于基于均值窗口函数的区域能量融合规则和低频采用均值与高频取最大值的融合规则.     

基于非子采样Contourlet变换的多聚焦图像融合方法

非子采样Contourlet变换(NSCT),是针对Contourlet变换的一些局限性进行了改进,可以对图像进行灵活的多尺度、多方向和平移不变性分解.提出了一种基于NSCT的多聚焦图像融合方法.首先对多聚焦图像进行NSCT变换;然后对变换得到的低频分量系数采用改进的加权平均融合规则进行融合处理,对高频分量的最高层和其它层系数分别采用绝对值最大和改进的区域方差融合规则进行融合处理;最后重构图像得到融合结果;并给出了实验结果.对结果的分析比较表明,所提出的融合规则的效果优于常用的融合方法和参考文献的融合方法.     

基于小波变换的快鸟遥感影像数据融合

在给出小波变换基本模型的基础上 ,探讨了采用小波正交分解与重构来进行遥感信息融合的基本原理 .快鸟影像数据是目前新的高分辨率卫星遥感数据产品 ,在分析该数据特点的基础上 ,考虑采用小波变换应用于快鸟高分辨率卫星影像数据全色和多光谱数据的融合 ,并给出了具体的数学模型和实现流程 .作为实际应用 ,又详细给出了小波用于遥感数据融合的中间过程和最后结果 ,并通过分析影像融合的效果 ,提出了有效的成果调整方法 ,且说明了该方法是切实有效的     

基于区域特性的Contourlet域多聚焦图像融合算法

利用Contourlet变换的多尺度、局部化、方向性和各向异性等优点，提出了一种基于区域特性的Contourlet域多聚焦图像融合算法．该算法将源图像分解至Contourlet变换域，在不同尺度、不同方向的子带中结合区域特性进行图像融合，低频和高频子带中分别采用区域方差和区域能量作为融合规则，最后通过反变换得到融合图像．实验结果表明，所提出的算法能够更好地提取原始图像特征，融合后的图像具有更好的主观视觉效果，与经典的梯度金字塔算法和小波变换算法相比，新算法的均方误差最大值仅为前二者的34．8％和42．6％．     

遥感影像融合方法比较研究

影像融合是提高遥感影像特征提取、分类、目标识别能力的重要手段;为比较不同融合方法的融合效果,采用基于低通滤波的IHS变换融合法、PCA变换法、高通滤波法和Gram-Schmidt变换融合法对北京某地区的SPOT-5全色影像和TM多光谱影像进行融合试验,并采用均值、标准差、信息熵和相关系数4个评价指标对结果影像从信息保留性和光谱保持性上进行评价;结果表明:在4种方法中,Gram-Schmidt变换融合法在信息量的保持上具有最大优势,光谱保持性与PCA变化法持平;高通滤波法在对信息量的保留和光谱信息保持均较好,但融合结果的亮度性最差。     

基于二代Curvelet和PCA变换的遥感影像融合

提出了一种基于二代Curvelet变换和PCA变换的图像融合方法.首先对低分辨率多光谱图像进行PCA变换得到各个主成分,然后对高分辨率图像和低分辨率图像的前三个主分量进行Curvelet变换,并进行系数调整实现融合.最终得到PCA反变换后的融合图像.经实验结果表明,该方法有效,优于传统的融合方法.